pandas matplotlib同时画多个图

使用matplotlib中的subplot函数可以在同一画布上绘制多个图，而pandas中的plot函数可以方便地将数据绘制成图形。

以下是一个示例代码，展示如何使用pandas和matplotlib同时绘制多个图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 创建figure对象，并设置图像大小
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))

# 在figure对象上创建多个子图
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4)

# 绘制第一个子图
df.plot(x='date', y='value1', ax=ax1)
ax1.set_title('Value 1')

# 绘制第二个子图
df.plot(x='date', y='value2', ax=ax2)
ax2.set_title('Value 2')

# 绘制第三个子图
df.plot(x='date', y='value3', ax=ax3)
ax3.set_title('Value 3')

# 绘制第四个子图
df.plot(x='date', y='value4', ax=ax4)
ax4.set_title('Value 4')

# 调整子图之间的间距
plt.subplots_adjust(wspace=0.3, hspace=0.3)

# 显示图像
plt.show()

代码中，首先读取一个包含四列数据的CSV文件，然后创建了一个10x8的画布，并使用subplot函数创建了四个子图。接下来，使用pandas的plot函数在每个子图上绘制一列数据，并在每个子图上设置了标题。最后，使用subplots_adjust函数调整子图之间的间距，然后显示图像。